kzruen
kzruen

Лаборатория интеллектуальных систем управления и прогнозирования

Зав. лабораторией д.т.н.,

профессор Самигулина Галина Ахметовна E-mail: galinasamigulina@mail.ru

Цель лаборатории: разработка теоретических основ, информационных технологий, алгоритмического и программно – аппаратного обеспечения для построения интеллектуальных систем прогнозирования и управления сложными нелинейными динамическими объектами с различными видами неопределенностей параметров на основе перспективного направления искусственных иммунных систем (Artificial Immune Systems, AIS) и других биоинсперированных подходов искусственного интеллекта.

Разработаны приложения по следующим направлениям: интеллектуализация систем промышленной автоматизации нефтегазовой отрасли, диагностика промышленного оборудования, компьютерный молекулярный дизайн лекарственных препаратов с заданными свойствами, дистанционное обучение инженерным специальностям людей с когнитивными и физиологическими особенностями.

Задачи лаборатории:

по проекту № AP09258508 «Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы для промышленной автоматизации с использованием современной микропроцессорной техники» (2021-2023 гг.):

– Разработка теоретических основ для создания распределённых систем управления сложными нелинейными объектами с использованием современных средств вычислительной техники и унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС).

– Oценка возможностей современной микропроцессорной техники ведущих фирм производителей (Schneider Electric, Siemens и Honeywell) для интеграции с алгоритмами на основе модифицированных ИИС.

– Tрансформация моделей ИИС для решения различных инженерных задач и дистанционного образования.

– Pазработка технологии дистанционной диагностики промышленного оборудования фирм Schneider Electric, Siemens и Honeywell на основе подхода УИИС.

– Pазработка когнитивного человеко-машинного интерфейса для интеллектуальной системы управления сложными объектами и диагностики состояния оборудования.

– Pазработка подхода многокомпонентной оценки эффективности модифицированных алгоритмов ИИС.

– Создание модели оценки рисков информационной системы на основе искусственных иммунных систем для интеллектуального управления сложными объектами.

Планы развития лаборатории:

разработка искусственных иммунных систем нового поколения для управления сложными промышленными объектами и успешной реализации программы «Индустрия 4.0» в Казахстане по внедрению искусственного интеллекта в производство.

Результаты исследования:

– Разработаны теоретические основы унифицированной искусственной иммунной системы (УИИС) на основе модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем (ИИС) для создания распределённых систем управления сложными нелинейными объектами с использованием современных средств вычислительной техники.

– Разработана концепция иммунологического гомеостаза для интеллектуальной системы управления сложным объектом на основе УИИС и дано определение иммунологического гомеостаза.

– Разработана интеллектуальная технология принятия решений для управления сложным объектом нефтегазовой отрасли на основе УИИС и принципов гомеостаза с целью поддержания динамического баланса и работоспособности системы. Представлены основные этапы инновационной технологии для трансформации в распределенную систему управления Experian PKS фирмы Honeywell.

– Представлена архитектура интеллектуальной системы управления на основе УИИС.

– Разработана база знаний с различными сценариями функционирования УИИС для формирования иммунного ответа при управлении сложными объектами нефтегазовой отрасли на основе принципов иммунологического гомеостаза на примере технологической установки для фракционирования, сепарации и стабилизации нефти предприятия ТенгизШевройл.

– Осуществлена оценка возможностей современной микропроцессорной техники ведущих фирм производителей (Schneider Electric, Siemens, Honeywell и др.) для интеграции с модифицированными алгоритмами искусственных иммунных систем при управлении сложными объектами. Выделены основные факторы, влияющие на трансформацию моделей ИИС для решения задач управления.

 – Разработана графическая модель на основе метода Исикавы для анализа причинно-следственных связей основных факторов, влияющих на эффективную трансформацию моделей ИИС с целью интеллектуализации промышленного производства на примере реальной промышленной установки по очистке газов от кислых компонентов предприятия ТенгизШевройл.

– Сформирована методология интеллектуализации промышленного производства нефтегазовой отрасли РК на основе интеллектуальных оптимизационных алгоритмов, обеспечивающая решение задач синтеза типовых регуляторов с применением современной микропроцессорной техники.

– Разработана система дистанционной диагностики промышленного оборудования с использованием методологии анализа режимов, отказов их влияния, степени критичности и УИИС. Унификация используется для выбора наиболее эффективного модифицированного алгоритма ИИС для обработки неоднородных данных. УИИС особенно эффективна при анализе динамически изменяющихся производственных данных и малом количестве обучающей выборки, соответствующей отказам оборудования. Результаты моделирования получены на реальных данных с оборудования фирм Schneider Electric, Siemens и Honeywell нефтеперерабатывающего предприятия ТенгизШевройл.

-Разработана адаптивная технология дистанционного профессионального технического образования на современном промышленном оборудовании Schneider Electric и Honeywell с учётом когнитивных и физиологических особенностей восприятия учебной информации обучающимися с использованием унифицированной искусственной иммунной системы и платформы MS Teams для студентов «Школы информационных технологий и инженерии» Казахстанско-Британского Технического Университета.

– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебный процесс на базе Центра компетенций и трансфера технологий в области автоматизации и мехатроники, ВКТУ им. Д. Серикбаева для студентов программы бакалавриата.

– Получен акт внедрения результатов научных исследований по проекту в учебном процессе Института промышленной автоматизации и цифровизации им. А.Ж. Буркитбаева КазНИТУ им. К.И. Сатпаева (Satbayev University) для магистрантов специальности 7M07101– «Автоматизация и роботизация» в рамках дисциплины «Системы оптимального управления (с элементами искусственного интеллекта)»

ПУБЛИКАЦИИ ПО ПРОЕКТУ № AP09258508

2022

Зарубежные

  1. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. 1. Diagnostics of industrial equipment and faults prediction based on modified algorithms of artificial immune systems // Journal of Intelligent Manufacturing. – Springer, 2022. – P.1-18 // doi:10.1007/s10845-020-01732-5. (Scopus, IF=8.1; 93%; Q1).
  2. Samigulina G.A, Samigulina Z.I. Development of theoretical foundations for the creation of intelligent technology based on a unified artificial immune system for complex objects control of the oil and gas industry // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2021. – Vol. 2094 032038. – P. 1-6. doi:10.1088/1742-6596/2094/3/032038. (Scopus).
  3. Samigulin T.I., Shiryaeva O.I. Development of a SMART-system for a complex industrial object control based on metaheuristic algorithms of swarm intelligence // WSEAS Transactions on Power Systems. – 2021, Vol.16. – P. 231–240. DOI:37394/232016.2021.16.24. (Scopus, Q3, 25%).
  4. Samigulina G.A, Samigulina Z.I., Porubov D.A. Assessment of the possibilities of modern microprocessor technology for integration with modified algorithms of artificial immune systems in complex objects control // J. Lecture Notes in Networks and Systems. Proceeding of the XI Computer Science On-lain Conference. – Springer, 2022. – P.1-14. (Scopus).
  5. Samigulina G.A, Samigulina Z.I., Porubov D.A. Creation of intelligent technology based on a unified artificial immune system and the principles of homeostasis for the control and automation of complex oil and gas industry objects // Proceeding of Intern. conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – Sochi, Russia: IEEE Explore, 2022. – P. 1-5. (Scopus, IEEE).
  6. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Когнитивная технология дистанционного профессионального технического обучения с использованием унифицированной искусственной иммунной системы // Образовательные ресурсы и технологии. – М., 2022. – № 1(38). – С. 23-30. DOI: 10.21777/2500-2112-2022-1-23-30. (КОКСОН).
  7. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. К вопросу оценки эффективности модифицированных алгоритмов унифицированной искусственной иммунной системы // Сборник материалов международной конференции КРОМШ 2022. XXXIII Крымская Осенняя Математическая Школа-симпозиум по спектральным и эволюционным задачам. – Сатера(Алушта), Республика Крым, РФ, 2022. – 53 с.

Отечественные

  1. Ширяева О.И. Оценка воздействия внешних возмущений сложной системы управления дистилляционной колонны для развития оптимизационных алгоритмов AIS // Проблемы оптимизации сложных систем: Материалы XVIII межд. азиат. школы-семинара (20-30 июля 2022 г.). – Алматы: 2022. – С. 209-216.
  2. Ширяева О.И., Сарсенбаев Н.С. Применение современной микропроцессорной техники в нефтегазовой отрасли Республики Казахстан для интеллектуализации промышленного производства // Вестник КазНИТУ. – 2021. – Vol 143. – № 6. – С. 183-190. https://doi.org/10.51301/vest.su.2021.i6.23
  3. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Когнитивная технология e-learning для профессионального обучения промышленному оборудованию на основе унифицированной искусственной иммунной системы и принципов иммунологического гомеостаза // Матер. VII Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2022. – C. 217-222.
  4. Ширяева О.И. Разработка технологии AIS для интеллектуального управления сложным промышленным объектом с различными режимами функционирования // Матер. VII Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2022. – С.194-198.

Авторские свидетельства

  1. А.с. №. 31489. DATA_UAIS / Г.А. Самигулина, З.И. Самигулина; Порубов Д. опубл. 29.12.2022.
  2. А.с. №25005. Разработка интеллектуальных регуляторов сложной системы управления процессами дистилляционной колонны нефтегазовой отрасли на основе механизмов адаптации искусственной иммунной системы / О.И. Ширяева; опубл. 12.04.2022.

2021

Зарубежные

1. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a unified artificial immune system for intelligent technology of complex industrial automation objects control in the oil and gas industry // Chapter in book: Human Centred Intelligent Systems. Proceeding of 14 Intern. Conf.: Human centered Intelligent systems. – Springer, KES, 2021. – P. 86-96 // DOI:1007/978-981-16-3264-8_9. (Thomson Reuters, Q3).

2. Samigulina G.A., Samigulin T.I. Development of a cognitive mnemonic scheme for an optical Smart-technology of remote learning based of Artificial Immune Systems // Computer Optics. – 2021, – 45(2). – P. 286-295 // DOI: 10.18287/2412-6179-CO-736. (Thomson Reuters, Cite Score Scopus – 3,1; SJR Scopus – 0,59; квартиль Q2; процентиль 81).

3. Samigulina G.A., Samigulina Z.I. Development of a knowledge base for a unified artificial immune system for complex objects control // Proceeding of Intern. conf. on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing. – Sochi, Russia: IEEE Explore, 2021. – P. 1-5. (Scopus).

4. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка интеллектуальной технологии управления сложными объектами на основе унифицированной искусственной иммунной системы // Вестник НТУ «ХПИ». – Харьков: НТУ «ХПИ», 2020. – № 2(4). – С. 117-122 (IF РИНЦ – 0,129, не вошла в отчет за 2020 г.).

5. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Реализация концепции «Индустрия 4.0» на основе технологии с использованием модифицированных алгоритмов искусственных иммунных систем и когнитивного подхода // Материалы XXIX Междунар. науч.-практич. конф. «Информационные технологии: наука, техника, технология, образование, здоровье» (MicroCAD). – Харьков: НТУ «ХПИ», 2021. – Ч. 4. – С.126.

6. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственных иммунных систем для интеллектуального управления сложными объектами // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – № 1(40). – С. 75-81. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

7. Ширяева О.И. Теоретические основы для синтеза сложных систем управления с использованием алгоритмов искусственной иммунной системы // Проблемы автоматики и управления. – 2021. – №1 (40). – С. 61-67. (IF РИНЦ 0,295, ВАК КР, IF – 0,463).

8. Ширяева О.И. Анализ состояния и перспективы развития искусственной иммунной системы для разработки сложных систем управления // Інформаційні технології: наука, техніка, технологія, освіта, здоров’я: тези доповідей ХXІХ міжнародної науково-практичної конференції MicroCAD-2021. – Харків: НТУ «ХПІ», 2021 р. – Ч. I. – С. 82.

9. Ширяева О.И., Самигулин Т.И. Интеграция современной микропроцессорной техники распределённой системы управления с алгоритмами AIS // Вестник НТУ “ХПИ”. Серия: Информатика и моделирование. – Харьков: НТУ “ХПИ”, – 2021. – №1(5). – С.56-69. (IF РИНЦ – 0,129).

10. Ширяева О.И. Анализ использования свойств бипластичности AIS для решения задач моделирования, анализа и синтеза сложных систем управления // Mater. of the XVII International scientific and practical Conference «Prospects of world science – 2021». – Sheffield. Science and education LTD, 2021: – P.93-99.

11. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка унифицированной искусственной иммунной системы на основе принципов иммуннологического гомеостаза для управления сложными объектами нефтегазовой отрасли // Тезисы 21 Междунар. научно-технич. конф. «Проблемы информатики и моделирования». – Харьков-Одесса, 2021. – С.15.

Отечественные

12. Самигулина Г.А., Самигулина З.И. Разработка онтологической модели унифицированной искусственной иммунной системы для управления сложными объектами // Матер. VI Междунар. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 356-367.

13. Ширяева О.И. Развитие принципов адаптации AIS на класс распределённых систем управления для решения задач оптимального управления // Матер. VI Междунар. науч. конф. «Информатика и прикладная математика». – Алматы: ИИВТ КН МОН РК, 2021. – С. 362 – 367.

14. Самигулин Т.И., Ширяева О.И. Разработка оптимальной системы управления сложным технологическим процессом на базе метаэврестических алгоритмов роевого интеллекта и оборудования компании Honeywell // Вестник Казахстанско-Британского Технического Университета. – 2021. – № 1(56). – С. 150-156.

Наша команда

Самигулина Галина Ахметовна

Д.т.н., профессор

galinasamigulina@mail.ru

ORCID: 0000-0003-1798-9161 Scopus Author ID: 6505522462 Web of Science ID: BBD-0213-2021

Ширяева Ольга Ивановна

К.т.н., ассоциированный профессор

oshiryayeva@gmail.com

Самигулина Зарина Ильдусовна

Ph.D, доцент

zarinasamigulina@mail.ru

Порубов Дмитрий Александрович

Ph.D